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Enregistrement W4379883378 · doi:10.1080/07011784.2023.2216454

Are temperature time series measured at hydrometric stations representative of the river’s thermal regime?

2023· article· en· W4379883378 sur OpenAlexaffvenue
Habiba Ferchichi, André St‐Hilaire

Notice bibliographique

RevueCanadian Water Resources Journal / Revue canadienne des ressources hydriques · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueFish Ecology and Management Studies
Établissements canadiensUniversity of New BrunswickInstitut National de la Recherche Scientifique
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésEnvironmental scienceHydrology (agriculture)Data loggerHabitatWater qualityMain stemEcologyGeology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

River temperature is a key variable for water quality assessment. It can alter different chemical water properties. Indeed, it is considered as determining criterion in the adequacy of cold water fish habitat, and the overall health of the river ecosystem and aquatic biota. Consequently, monitoring this variable and understanding the river thermal variation are highly important. Temperature monitoring along the rivers is often done by deploying autonomous temperature loggers. However, recently, temperature sensors were installed at hydrometric stations in conjunction with water level gauges for monitoring the river temperature, thereby providing an opportunity to expand the temperature network across the region and eventually, the country. In this study, a comparative analysis was conducted to find if the temperatures at the hydrometric station are representative of the river thermal variation upstream and downstream of that location. This comparative analysis was completed using a number of different statistical tools: entropy analysis, Gaussian function fit, and thermal sensitivity analysis. These statistical analyses confirm that temperature loggers that are collocated with the level gauges at hydrometric stations are generally representative of the thermal variation of the river main stem over a distance of a few tens of kilometres. However, the thermal variation observed in temperature loggers located at distances of the order of 100 km or in a different river reach than the hydrometric station, is different from that of the temperature logger located at the hydrometric station.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,012
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,017
Score d'incertitude au seuil0,034

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,012
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,003
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0010,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

Scores machine (provisoires)

Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.

Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.

Tête enseignante Opus0,013
Tête enseignante GPT0,194
Écart entre enseignants0,181 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations5
Publié2023
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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